Effektivisera kodgranskningsprocessen med hjälp av AI i Azure DevOps

Kodgranskning är en fundamental del av utvecklingsprocessen som säkerställer att koden håller hög kvalitet, är säker och fungerar enligt förväntningarna. Dock kan det vara både tidskrävande samt repetitivt, vilket kan leda till potentiella hinder i utvecklingen.

GitHub erbjuder idag stöd för att automatisera användandet av AI i kodgranskningsprocessen, men hur hanterar vi det när vi använder oss av Azure DevOps?  

OpenAI och pipelines 

Genom att implementera en pipeline i Azure DevOps som triggas varje gång en pull request (PR) skapas eller uppdateras, kan vi dra nytta av AI för att automatiskt granska koden tidigt i processen. 

Alla filer som förändrats i den senaste uppdateringen/skapandet av en PR kan vi tillsammans med en noga utvecklad prompt skicka till Azure OpenAI via API:er. Där får vi snabb feedback på den uppdaterade koden som vi sedan kan analysera.

I instruktionerna kan vi be OpenAI att kategorisera in svaren i olika kategorier, vilken teknik som används och andra viktiga aspekter kring kodbasen. På det sättet kan vi få bra återkoppling och filtrera återkopplingen på ett bra sätt innan det presenteras.

Tillsammans med OpenAI samt Azure DevOps API:er kan vi nu låta AI kommentera direkt i en PR vilket hjälper utvecklarna att få insikter och rätta fel innan den manuella granskningen påbörjas. 

Slutsats 

Implementationen av AI-baserad kodgranskning i Azure DevOps visar tydligt hur automatisering och AI kan användas som ett hjälpmedel inom utvecklingsprocessen. Genom att använda AI för att analysera kod och ge snabb och relevant återkoppling kan vi både förbättra kodkvaliteten och spara värdefull tid.

AI:s förmåga att snabbt identifiera problem och ge insikter baserade på best practices gör det möjligt för utvecklare att arbeta mer effektivt. Det här är ett utmärkt exempel på hur vi kan använda AI som ett tidigt hjälpmedel för att modernisera, säkerställa och effektivisera utvecklingsprocessen.